基于iPLS和SiPLS算法的人体血清胆红素含量的可见-近红外光谱建模
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作者:
作者单位:

(1.暨南大学光电工程系,广东 广州 510632; 2.暨南大学第一附属医院临床检验中 心,广东 广州 510632)

作者简介:

黄富荣(1978-),男,广东广州人,博士,副 教授,主要从事近红外光谱检测技术方面的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(31371785)、广东省自然科学基金(S2011040001850)、广东省战略新兴产 业核心技术攻关(2012A032300016)、高等学校博士学科点专项科研基金(20124401120005)和广东光阵光电科技有限公司光电信息工程院士工作站(2014B090905001)资助项目 (1.暨南大学光电工程系,广东 广州 510632; 2.暨南大学第一附属医院临床检验中心,广东 广州 510632)


Visible-near infrared spectroscopy modeling on the contents of serum bilirubin based on iPLS and SiPLS
Author:
Affiliation:

(1.Opto-electronic Department of Jinan University,Guangzhou 510632,China; 2.C linical Laboratory Center,First Affiliated Hospital,Jinan University,Guan gzhou 510632,China)

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    摘要:

    为了建立血清胆红素(BR,bilirubin)样品总胆红素 (TBIL) 、直接胆红素(DBIL)和间接胆红素(IBIL)近红外(NIR)光谱分析最优模型,利 用可见-NIR透射光谱技术与间隔偏最小二乘法(iPLS)及协合区间偏最小二乘法(SiPLS)算法 相结合对建模区域进行优 选,实现血清光谱特征波段选择,建立光谱与血清BR成分之间的定量预测模型,以均方根误 差(RMSE)作为模型 评价标准。结果表明:SiPLS模型效果更佳,TBIL、DBIL和IBIL的最优 建模波长范围分别为400~536nm、1366~1502 nm和2324~2460nm,400~502nm、608~710nm和1644~1746nm,400~502nm和1746~1848nm; 3种BR最优预测模型的RMSE分别为0.598、0.207和0.386μm ol/L; 波段优选对提高预测结果的准确性有重要的意义;采用SiPLS建立TBIL、DBIL和IBIL定量分 析模 型,不仅可以提高模型的预测精度,而且克服了iPLS单一区间建模的缺点,优选出的特征谱 区还可为设计小型专用光谱分析仪器提供依据。

    Abstract:

    To establish the optimum visible-near infrared (NIR) spectroscopy analysis model of total bilirubin (TBIL),direct bilirubin (DBIL) and indirect bilirubin (IBIL) in human serum,the modeling region is opt imized by combining transmitted spectrum technology with interval partial least squares (iPLS) or synergy interval partia l least squares (SiPLS) to choose characteristic bands of serum spectrum.Quantitative prediction models of the relationship betw een spectrum and three serum proteins are established accordingly.Root-mean-square error (RMSE) prediction was used as an evaluation standard of models.Results demonstrate that the SiPLS prediction model is superior to the iPLS prediction model.In the SiPLS prediction model,the optimum modeling wavelength ranges of TBIL,DBIL and IBIL in serum are 400~536nm ,1366~1502nm,2324~2460nm and 400~502nm,608~710nm,1644~1746nm,as well as 1644~1746nm,400~502nm,1746~1848nm,respectively.RMSEs of these three proteins are 0.5989μmol/L,0.2072μmol/L and 0.3862μmol/L,respectively.Waveband optimization is of important significance to improve prediction accuracy.The SiPLS-based quantitative analy sis model of TBIL,DBIL and IBIL in serum has high prediction accuracy and overcomes shortcomings of the iPLS-based model.Fu rthermore,the optimized characteristic spectrum region can provide references for designing small spectrophotometer s for special purposes.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

郭慧娴,朱思祁,黎远鹏,方涛,黄富荣,郑仕富,陈振强.基于iPLS和SiPLS算法的人体血清胆红素含量的可见-近红外光谱建模[J].光电子激光,2016,27(10):1136~1144

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  • 收稿日期:2016-01-04
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  • 在线发布日期: 2016-11-07
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